• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.477-482
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• 2015

Linear regressions and evolutionary nonlinear regression based compensation techniques for the short-range prediction of wind speed are investigated. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS for wind speed prediction. The proposed method is compared to various linear regression methods for prediction of wind speed. Also, statistical analysis of distribution for UM elements for each method is executed. experiments are performed for KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• v.16 no.1
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• pp.63-72
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• 2013

In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, $R^2$ and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, ${\beta}$. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient${\beta}$, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.19 no.6
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• pp.371-378
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• 2003

The compression index of clay distributed in the west and south coast of the Korean Peninsula had been studied. Compression index was obtained from the conventional consolidation test, and was conducted accordingly to obtain the field virgin compression curve by means of Schmertmann's graphical correction. To examine a correlation closely between physical properties of soils($e_o$, LL, w) and compression index(Cc), linen. and non-linear regression analysis were employed based on the data collected from tests. The conclusions are as follows. The compression index obtained by means of Schmereann's graphical correction is about 1.16 times for the value of original oedometer test curve for U/D samples. Non-liner regression curve was preferable to establish a correlation equation rather than linear regression curve. All derived equations so far achieved have been summarized and given. However, linear equation is better for practical use so that part by part simplified linear equations were also suggested alternatively together with their own non-linear regression curve.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.475-481
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• 2015

We use polynomial regression instead of linear regression if there is a nonlinear relation between a dependent variable and independent variables in a regression analysis. The performance of polynomial regression, however, may deteriorate because of the correlation caused by the power terms of independent variables. We present a polynomial regression model for the numerical inversion of PGF and show that polynomial regression results in the deterioration of the estimation of the coefficients. We apply principal components regression to the polynomial regression model and show that principal components regression dramatically improves the performance of the parameter estimation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.205-205
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• 2016

우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.41-47
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• 2009

This study deals with the side-swipe accidents of 4-legged signalized intersections in Cheongju. The objectives are to analyze the characteristics of the accidents and to develop the related models. In pursuing the above, this study gives particular emphasis to finding the appropriate methodology to modelling. The main results are as follows. First, injuries were analyzed to be twice than property-only accidents in the side-swipe accidents. The accidents were evaluated to occur more in inside-intersection. Also, the accidents were analyzed to be almost the auto-related accidents and to be occurred by the unsafely-driving activity. Second, multiple linear regression models were evaluated to be more statistically significant than multiple non-linear. The most fitted models were analyzed to be the models with the number of accidents as the dependent variable. The factors of side-swipe accidents analyzed in this study were ADT, area of intersection, right-turn-only-lane, number of pedestrian crossings, limited speed of main road, maximum grade and number of signal phase.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.578-580
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• 2019

우리 나라의 딸기 수경재배 면적은 2002년 5ha로 시작해서, 2007년에는 84ha, 2012년에는 317ha, 2017년에 1,575ha로 매년 30% 이상 급속하게 성장하고 있다. 이런 경향은 수경재배가 토양재배보다 작업이 용이하여 노동시간이 절약되며, 수량을 더 많이 생산할 수 있기 때문이다. 하지만, 공급양액을 배액으로 흘려버리는 비순환식 수경재배 방식이 증가 하면서 환경오염을 유발시킬 뿐만 아니라 수경재배 운영비용의 증가를 가져오고 있다. 본 논문은 작물 생장에 최적화된 양액공급을 위해 상관관계 분석 및 다중 선형 회귀 모델 기반의 딸기 수경재배 환경에서의 최적 양액 흡수량을 분석하고 추정해 보았다. 분석 결과, 수경재배 환경정보(일사량, 온도, 습도, CO₂ 등)를 대상으로 일사량 및 온도가 습도 및 CO₂에 비해 딸기재배를 위한 양액 흡수량에 더 큰 영향을 주는 것으로 분석되었고, 다중 선형 회귀 모델을 통한 회귀식의 R-Square값은 0.358으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.5
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• pp.67-77
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• 2007

This study deals with the traffic accidents at the unsignalized intersections in Cheongju. The purpose is to analyze the characters and the relations between road environmental factors and traffic accidents. The correlation analyses among the above factors show that the accidents are strongly related to traffic volumes and sight distances in 3-legged, and the cross angles, maximum vertical grades and sight distances in 4-legged unsignalized intersections. Also the multiple linear and nonlinear regression analyses represent that the accidents in the 3-legged increase as the traffic volume and the number of double stop-lines increase, and that the accidents in the 4-legged increase as the cross angle approaches to the 90 degree and decrease as the maximum vertical grade increases. It could be expected that this results give the good implications to the future intersection improvement projects in Cheongju.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.395-397
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• 1999

디지털 카메라에 의해 획득된 RGB 칼라 신호는 디지털 카메라의 하드웨어적인 특성에 따라 서로 다른 값을 가지는 장비 의존적(Device Dependent) 특성을 가지며, 칼라 운영 시스템(CMS; Color Management System)이 프로파일 연결 칼라 공간(PCS:Profile Connection Space)으로 사용하는 CIE XYZ 칼라 공간에 대해 비선형적인 특성을 가진다. 본 논문에서는 디지털 카메라의 RGB 칼라 신호를 장비 독립적(Device Independent)인 CIE XYZ 칼라 공간으로 변환하는 변환 행렬을 구하는 방법을 제안한다. 변환 행렬은 비선형 다항식을 이용하여 3$\times$m의 변환 행렬을 구하고, 실험에 사용되는 칼라 샘플의 수에 따른 일반화(Generalization) 성능을 평가한다.